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基于KPCA联合并联抑制神经网络变换的红外目标识别算法 被引量：2
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作者 倪超 李奇 夏良正 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期329-334,共6页
为了提高红外目标的识别性能,提出了一种KPCA联合并联抑制神经网络变换.该联合神经网络变换集成了KPCA的KHA学习机制与神经网络误差反传机制,使得KPCA与GSN分类器有机地结合起来,通过监督学习的方式引入类别信息,能够在实现数据有效降... 为了提高红外目标的识别性能,提出了一种KPCA联合并联抑制神经网络变换.该联合神经网络变换集成了KPCA的KHA学习机制与神经网络误差反传机制,使得KPCA与GSN分类器有机地结合起来,通过监督学习的方式引入类别信息,能够在实现数据有效降维的同时,优化主元特征的提取,从而提高算法的分类识别性能.针对典型红外军用车辆图像,采用联合算法与传统算法分别进行对比实验.实验结果表明,算法在优化特征同时,提高了目标识别性能. 展开更多
关键词 KPCA KHA 广义并联抑制神经元 红外目标
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